데이터 & 만든 사람
MAKER'S STORY · 만든 사람

KAIST 데이터 박사(Ph.D)가 만든,
매물을 보는 새로운 방식.

저는 감으로 샀지만,
여러분은 데이터로 사세요.

FOUNDATION · 이 도구의 토대
382만
10년 실거래 분석
5,742 단지
수도권 전체
매일 갱신
국토부 동기화
01
The decision

일생일대의 결정,
그러나 감의 영역

을 산다는 건 일생일대의 중요한 결정입니다. 하지만 우리는 어느 단지를 얼마에 살지 고민할 때, 많은 부분을 에 의존합니다. 네이버 부동산에서 매물을 훑어보고, 동네 부동산에 들러 설명을 듣습니다.

이 단지에서 제일 괜찮은 매물이에요.
RR(로얄동 로얄층)이에요.
1층이라 싸게 나온 거예요.
동네 부동산 사장님

마음 한구석이 늘 불안했지만, 우린 그 말을 믿을 수밖에 없습니다.

02
The question

“이게 정말 최선일까?”

Q.이게 정말 가장 좋은 매물일까?
Q.예산 안에서, 더 나은 단지·매물은 없을까?
Q.1층은 얼마나 싸야 합리적인 걸까?
Q.“급매”라는데, 진짜 급매일까?

같은 단지 안에서도 동·층·타입·구조·향에 따라 가격이 달라지는데, 얼마나 차이가 나는 게 맞는지, 다른 사람들은 과거에 어떻게 판단했는지 궁금해도 알 방법이 없었습니다. 이 단지를 사는 게 맞는지, 다른 단지가 맞는지, 너무 급등한 가격은 아닌지 — 모두 감에 의존해야만 했습니다.

5,742개 단지에 대해, 매일 업데이트되는 382만 건의 국토부 실거래로 이 질문에 답하려 합니다.

03
The insight

데이터는 충분합니다.
도구가 없었을 뿐.

국토부가 수도권에 공개한 10년치 실거래만 382만 건. 급매캐치는 그중 300세대 이상5,742개 단지에 집중합니다.

단순히 “최근 거래 평균”만 봐서는 부족합니다. 거래 시점이 다르고, 동이 다르고, 층이 다르고, 타입이 다릅니다. 이 모든 차이를 동시에 보정해야비로소 “이 매물의 적정가”라는 숫자가 공평한 기준 가격으로서 역할을 합니다.

04
The tool

감이 아니라 데이터로

저는 KAIST에서 통계적 데이터 처리로 박사 학위를 받았습니다. 하지만 막상 실수요자로 집을 알아보러 다닐 때는 저도 감에 의존한 불확실한 선택을 했고, ‘이 부분만큼은 내가 풀어야겠다’고 생각했습니다. 데이터는 충분히 있는데, 정작 집을 사려는 사람이 직관적으로 이해하고 쉽게 활용할 수 있는 제품은 없었습니다.

매일 쏟아지는 방대한 실거래가에서 감으로 정보를 뽑아내는 데는 한계가 있습니다. 신고가가 뜨는 걸 확인하는 건 도파민은 주지만, 정작 내 집 마련에는 아무 도움이 되지 않습니다.

그래서 급매캐치를 만들었습니다 — 같은 단지 안의 동·층·타입·시세 변화를 통계적으로 분리해 이 매물의 호가가 적정한지 한눈에 보여주고, 공평한 기준 가격으로 여러 단지의 매물을 같은 잣대 위에서 비교합니다.

급매캐치는,

이 단지에서 가장 먼저 팔릴 1순위 매물
최선의 매물을 고를 수 있도록 단지 안 매물의 순위를 제공
내 예산 안에서 가장 좋은 단지
같은 가격대·평형의 다른 단지 매물과 같은 잣대로 비교해 등급을 제공
수도권 전체에서 저평가된 매물
5,742개 단지를 가로질러 저평가 매물을 검색
진짜 급매와 가짜 급매
"싸 보이는 매물"이 아니라, 데이터로 봤을 때 정말 싼 매물

집을 사는 사람이 더 이상 감과 누군가의 설명에만 의존하지 않도록.

내 집 마련이라는 큰 결정을, 조금 더 합리적으로.

급매캐치가 그 작은 도구이길 바랍니다.

— 급매캐치를 만든 사람
AIMO AI 대표